去年的夏天注定是不平凡的,與雷陣雨一起光臨的,還有國內(nèi)P2P的暴雷潮。端午節(jié)一則800億大平臺唐小僧暴雷的消息后,接連而來的各個派系的雷聲不斷。高返雷,小平臺雷,國資雷,車貸雷,上市系雷……投資人愁眉苦臉,“我還能相信誰?”不少專業(yè)人士建議,選擇平臺的核心,就是選擇風(fēng)控模型。今天就為大家解密一下如今車貸行業(yè)排在NO.1的微貸網(wǎng)的風(fēng)控模型。

“智能決策森林”是什么

金融的本質(zhì)是風(fēng)險。對汽車金融平臺來說,通過對交易過程和場景的把控,綜合人與車的信息,能夠進(jìn)一步確保借款人和資產(chǎn)的真實(shí)情況,最大程序減少平臺遭遇金融欺詐的風(fēng)險。

微貸網(wǎng)上線六年多來,一直打造自己的風(fēng)控模型。從貸前到貸中,從貸后到逾期處置,標(biāo)準(zhǔn)化的風(fēng)控流程讓微貸網(wǎng)的壞賬控制在千分之3以下。

其風(fēng)控模式最核心的體系是其研發(fā)團(tuán)隊自主創(chuàng)建的“智能森林決策系統(tǒng)”。包含了對借款人上萬個維度和指標(biāo)的考察。例如身份信息、通訊錄信息、人臉識別、運(yùn)營商等,這個決策系統(tǒng)還有用戶行為輸出的判定,通過對用戶操作行為的判定,可以分析出用戶是新手、老手還是機(jī)器操作。此外,微貸網(wǎng)現(xiàn)在也在對接一些征信機(jī)構(gòu),比如前海征信等。除了失信被執(zhí)行人、多頭借貸用戶、學(xué)生等群體,其他所有無法通過我們風(fēng)控模型的用戶,微貸網(wǎng)都是不會出借資金的。

除了人的信息,決策森林也會考量車況,人車并重,來衡量車的價值以及車主的還款意愿、能力,做出最恰當(dāng)?shù)膶挿L(fēng)險定價。

大數(shù)據(jù)打底 人才支撐

微貸網(wǎng)CEO姚宏日前在接受記者采訪時表示,微貸網(wǎng)目前的研發(fā)團(tuán)隊已經(jīng)超過了400余人,這其中不乏哥倫比亞大學(xué)、麻省理工大學(xué)、浙江大學(xué)等世界一流高校的碩士研究生。

除了強(qiáng)大的人才支撐,車貸行業(yè)排名第一的成交量也為風(fēng)控模型的科學(xué)化提供了大數(shù)據(jù)庫。在《2017年P(guān)2P平臺車貸業(yè)務(wù)排行榜》中,微貸網(wǎng)以745.6億元的車貸業(yè)務(wù)成交量居位第一,成為我國最大的車抵貸普惠金融平臺。

微貸網(wǎng)正在通過大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù),加強(qiáng)貸前評分和貸后分析。在姚宏看來,貸前的風(fēng)控比貸后的更為重要,在集客環(huán)節(jié)就將風(fēng)險大大降低,可以大大減少在貸后管理中出現(xiàn)的各類風(fēng)險。